近日,一家成立于2023年5月的公司——银河通用,最新宣布完成天使轮融资,共计7亿元,投资方包括美团点评战投、北汽产投、商汤国香基金、讯飞基金。此前,启明创投、蓝驰创投、经纬创投、源码资本、IDG资本、光源资本等也参与了早期投资。
银河通用所处的具身智能赛道,近来一笔笔融资正在涌现,比如,
1月份,人形机器人公司星动纪元宣布完成超亿元天使轮融资;
2月份,宇树科技宣布完成近10亿元B2轮融资;
3月份,成立于2023年2月的智元机器人已拿下6轮融资,公司估值达70亿元;
5月份,跨维智能完成由联想创投领投的战略轮融资;
5月份,逐际动力也宣布完成新一轮战略融资;
最近一个月,斯帝尔宣布获得近亿元A轮融资;
而更早之前,帕西尼感知科技、达闼机器人、傅利叶智能、乐森机器人等也纷纷宣布了融资。
其实,除了融资以外,具身智能这个赛道还跑出一个超级IPO。2023年12月,优必选正式登陆港股,成为“人形机器人第一股”。作为具身智能的终极形态,人形机器人火爆,如今优必选市值已660亿港元。
毫无疑问,具身智能成了当下最激动人心的科技赛道之一。
具身智能赛道爆火,离不开AI大模型的横空出世
所谓具身智能,是指一种智能系统或机器,能够通过感知和交互与环境进行实时互动通常具备感知、认知、决策和行动的能力,被视为AI的终极形态。
得益于近两年来AI的爆发,机器人有了“大脑”,具身智能市场充满着想象空间。据Markets and Markets预测,2023年全球具身智能市场规模为18亿美元,预计2028年将达到138亿美元。
那么,为何具身智能会突然爆火?这一切都离不开AI大模型的横空出世。搭配了AI大模型的具身智能机器人,则犹如拥有了一个超强“大脑”,在理解力、连续决策力、人机交互能力等方面均有重大突破,即能够理解外界的声音、视频、文本等多模态信息,进一步分析任务、进行决策、分解步骤执行,从而与人类及现实环境形成高效、自然的互动。
关于AI大模型,《2024年中国物联网产业创新白皮书》这么说
人工智能的发展经历了3个阶段,大模型将人工智能的关注点从感知智能转向生成式内容,解决了以前技术无法解决的问题。
当前正处于第三个阶段——大模型时代。其起源是2017年谷歌发表的一篇论文《Attention Is All You need》,里面提出了革命性的Transformer深度神经网络,一举将深度学习的模型参数提高到了上亿级别,并且在之后的迭代发展中,模型参数被逐步提升到了几十亿、几百亿甚至几千亿,意味着模型的复杂程度和学习能力逐步提高,越来越有接近人的表现。
也就是说,大模型产品并非采用上个时代模型参数受限的CNN、RNN架构,而是借助Transformer另起炉灶,达到了一种类似“小孩开窍”的「涌现」现象——当模型突破某个规模时,能力水平直线上升。这也就是技术积累到一定程度后,近年我们尤其觉得AI能做的事情更多了,并且效果更好,比如文本生成、语言理解、知识对话、逻辑推理等等。
无论是Sora、Suno V3、Kimi还是ChatGPT,它们都是基于AI大模型的变革性的、软件形态的生产效率工具,属于生成式AI的范畴。适用的行业并非是单纯的互联网或移动互联网,而是一个个正在生成内容并且早有固化知识库的行业,无论内容形态是文字、图像、视频或者其他。
那么同样的,物联网场景里有内容产生的地方,比如说跟人有反复交互的产品类型,不管是语言还是图像形式,大模型就会有突出的应用价值。
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物联网大模型产业格局及运营方式
由于Transformer是一项新技术,无论是传统玩家还是新兴企业都处在接近的起跑线,业界参与大模型的玩家就非常多、类型非常广,各方都希望通过大模型抓住新一轮产业机会。但业内对大模型、生成式AI也有清醒的认知。
首先,生成式AI很难完全取代人类,更强调对智力工作进行替代或加强,衡量标准可以是对人类工作的替代率达到10%还是20%甚至30%、40%,但无论如何,更高要求的工作可能还需人类完成;其次,大模型能力可分为知识、推理、执行三层结构,现在很多生产力工具解决的是知识层的问题,推理层还鲜少进入,执行层的想象空间最大;另外,有些大模型的商业化可能是形成标准化的产品,但也有些大模型商业模式是“产品+服务”,其服务阶段要完成对企业业务的咨询、对数据的理解、对模型的训练/部署/调优等工作,实现起来更加复杂。
这也是为什么,除了存在追逐热点的一批企业,也存在另一批直白表达对生成式AI保持观望的公司,相比于成为技术的创新者,行业中的大多数应该在等待着成熟的AI应用,为真正的核心业务发展带来增益。至于在AI浪潮中受益最早并且最大的公司,极有可能是英伟达。因为大模型的技术壁垒在于数据、算力和算法,而英伟达可称为是全球算力市场金字塔尖的企业。
细化到物联网行业,大模型行业也还处在早期阶段,从技术到产品、从产品到市场还有一段过程,计划将大模型产品广泛落地到物联网细分行业可能也需要时间。
而且大模型行业发展到最后,通用模型可能只会剩下几个,但是在垂直行业领域,面向不同的数据基础会存在很多的领域模型。其中领域模型与通用模型的区别,就好像专科医生与普科大夫,专科医生势必在专业领域里能力更强,并且会有非常多类型的专科医生。
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物联网大模型发展
从产品角度来看,大模型就是一个软件形态的生产效率工具,把它用上去了,工作效率有望大幅提升。从更产业化的角度来说,市面上好多需求都是由新技术来驱动的,因为没有新技术,用户没有替换的动力。大模型就是一项新技术。
比如现在一些品牌在酝酿、研发大模型手机,原因是用户换机的意愿已经大幅降低,当未来大模型手机产品出来并且切中用户痛点、爽点的时候,那就会驱动整个行业都用上大模型。
物联网行业也与此相似,大模型技术具有非常大的发展空间,比如未来多模态产品会出来,到时不止覆盖语言,也会覆盖图像类应用,这些产品也将逐步应用在设备边缘端、机器人等领域。
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